将机器学习集成到金属生物材料的增材制造:全面审查
Shangyan Zhao1, Yixuan Shi1, Chengcong Huang1
1Beijing Advanced Innovation Center for Materials Genome Engineering, School of Materials Science and Engineering, University of Science and Technology Beijing, Beijing 100083, China.
Journal of functional biomaterials
|March 26, 2025
概括
机器学习 (ML) 增强了用于骨科植入物的金属生物材料的增材制造 (AM). 机器学习优化了设计,结构和流程,加速了开发,并改善了性能预测,以获得更好的患者结果.
科学领域:
- 生物材料科学 生物材料科学
- 材料工程 材料工程 材料工程
- 整形技术 整形技术
背景情况:
- 骨肌疾病的发病率不断上升,需要先进的金属植入物.
- 增材制造 (AM) 为金属生物材料提供了精度和定制性.
- 机器学习 (ML) 集成有望在AM过程中取得重大进展.
研究的目的:
- 审查金属生物材料的AM中ML的应用.
- 探索ML在组件和结构设计,过程控制和参数优化中的作用.
- 分析ML在预测体内表现和弥合体外临床结果差距方面的潜力.
主要方法:
- 对金属生物材料在AM中的ML应用进行全面的文献综述.
- 分析ML对合金优化,多孔架构设计和实时过程控制的影响.
- 评估ML模型用于预测材料行为和体内性能.
主要成果:
- ML优化了多组件合金设计,以提高机械和生物性能.
- ML促进了为量身定制的功能要求创建复杂的多孔结构.
- 机器学习改善了过程控制和参数优化,提高了效率并降低了成本.
结论:
- ML引导的AM加速了先进金属生物材料的开发.
- ML有助于预测长期行为和体内表现,对于骨科应用至关重要.
- ML和AM的协同作用对于金属生物材料的未来创新至关重要.
